LiDAR标签和栅格占有图结合的LiDAR/IMU空间标定方法

P228; LiDAR和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)在智能汽车获得了广泛的应用,比如高精度地图构建、车辆实时定位等.两种传感器进行组合测量时,需要知道两者之间的空间关系,包括空间旋转和平移参数.本文提出了一种基于LiDAR标签的自动化LiDAR/IMU空间标定方法.首先分析了LiDAR/IMU标定参数对LiDAR点云拼接的影响,证明了当车辆近似直线运动时,使用概略标定参数即可利用IMU的姿态信息将LiDAR点云转换到轴向近乎一致的坐标系.基于该结论,提出了一种基于IMU姿态约束的LiDAR栅格占有图构建方法,构建高相对精度的点云地图与LiDAR标签...

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Published in测绘学报 Vol. 52; no. 9; pp. 1469 - 1479
Main Authors 钱闯, 张红娟, 李文卓, 刘晖, 李必军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北 武汉 430063%武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079 01.09.2023
武汉大学时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心,湖北 武汉430079%武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079%武汉大学卫星导航定位技术研究中心,湖北 武汉 430079
Subjects
激光雷达
inertial measurement unit
空间标定
spatial calibration
LiDAR labels
LiDAR
激光雷达标签
惯性测量单元
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2023.20220242

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Summary:P228; LiDAR和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)在智能汽车获得了广泛的应用,比如高精度地图构建、车辆实时定位等.两种传感器进行组合测量时,需要知道两者之间的空间关系,包括空间旋转和平移参数.本文提出了一种基于LiDAR标签的自动化LiDAR/IMU空间标定方法.首先分析了LiDAR/IMU标定参数对LiDAR点云拼接的影响,证明了当车辆近似直线运动时,使用概略标定参数即可利用IMU的姿态信息将LiDAR点云转换到轴向近乎一致的坐标系.基于该结论,提出了一种基于IMU姿态约束的LiDAR栅格占有图构建方法,构建高相对精度的点云地图与LiDAR标签的点云进行地图匹配,获得LiDAR标签在图中的位置,相对于单点云帧互匹配方法,提高标签点云匹配的精度和可靠性.然后基于LiDAR标签的已知高精度位置,采用非线性优化方法解算栅格占有图与LiDAR标签的空间转换关系,进而求解LiDAR/IMU的空间标定参数.试验结果表明,利用本文方法获得的标定参数构建的点云地图,可实现厘米级的绝对位置精度,验证了本文方法的正确性和可行性.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2023.20220242